利用遥感数据进行喀斯特地貌的阴影感知地形校正

《International Journal of Remote Sensing》：Shadow-aware terrain correction for karst landforms using remote sensing data

地形校正方法在喀斯特地貌中的应用研究。提出SMCS方法改善传统方法的地形阴影校正效果，实验表明其显著降低太阳入射角与影像反射率的线性相关系数（R2从0.489降至0.046），并有效校正多光谱特征差异，验证了该方法在山区不同空间分辨率下的普适性和有效性。

　　

摘要

地形校正对于提高山区遥感图像的质量至关重要，因为它可以减轻由地形引起的失真。尽管技术有所进步，但目前的方法在有效解决地形阴影问题方面仍存在不足。本研究开发了一种半经验方法——考虑阴影的方法（SMCS），并评估了SMCS、SCS以及SCS+C模型在不同空间分辨率的喀斯特地貌图像上的表现。结果表明，SMCS方法能够有效改善复杂山区的遥感图像质量。与传统地形校正方法相比，SMCS方法显著提升了校正效果。反映太阳入射角与图像反射率之间关系的R²值分别从0.489、0.037和0.067降低到了0.046、0.018和0.022，这表明SMCS方法有效减弱了图像反射率与太阳入射角之间的线性相关性。此外，不同波段的图像质量比（IQRR）也证实了SMCS方法能够纠正相似特征之间的光谱差异。SMCS模型在所有测试分辨率下均表现出良好的性能，证明了其在不同空间尺度下的广泛适用性和有效性。研究还指出，在更高分辨率下，地形效应变得更加显著，这对传统的校正方法带来了巨大挑战。